Qué significa realmente “Aprende IA, con IA” cuando hablamos de construir una capacidad IA

En el primer post de esta serie hablábamos de un cambio de enfoque: dejar de pensar en “dar formación en IA” y empezar a pensar en construir una capacidad IA dentro de la organización. Como señala Gartner en sus análisis sobre madurez digital, la adopción real requiere pasar de la experimentación táctica a una estrategia de IA continua que involucre gestión del cambio y no solo tecnología.

Sobre el papel suena bien, pero enseguida aparece la pregunta: vale, ¿qué significa exactamente eso de “Aprende IA, con IA”?

No es solo una frase bonita para la web. Es la forma condensada de explicar cómo vemos en Foxize la adopción de IA en las empresas y qué papel debe jugar la formación en ese proceso.

Más que un eslogan: una forma de leer el problema

Cuando decimos “Aprende IA, con IA”, estamos diciendo tres cosas a la vez. 

1. Hay que aprender sobre IA: entender qué es, qué no es, qué puede hacer hoy y qué no conviene pedirle. Sin una base mínima, lo demás es humo. 
2. Hay que usar la IA: que la propia IA entre en el cómo aprendemos, en el diseño de la experiencia, en los ejemplos, en el acompañamiento. No solo como tema del curso, sino como herramienta que la persona ya utiliza durante el proceso. Esto se alinea con el concepto de Josh Bersin de “Learning in the Flow of Work”: la formación no debe interrumpir, sino asistir en el flujo real de trabajo.
3. El objetivo final es desarrollar una capacidad estable y no aprobar un módulo, una forma distinta de trabajar que seguirá ahí cuando cambien las herramientas o los modelos.

Si pasado un año lo único que podemos enseñar es un certificado de asistencia, no hemos aprendido “IA con IA”; hemos asistido a una actividad formativa. Son cosas distintas.

“Aprende IA, con IA” como ecuación sencilla

Podemos resumirlo así: Aprende IA, con IA es igual a construir la capacidad de trabajar con IA en toda la organización, usando la propia IA y los datos de aprendizaje para diseñar, personalizar y mejorar el proceso formativo.

• La capacidad es el destino: que la organización, en su conjunto, gane algo nuevo y sostenible. 
• La IA es tanto el tema como la herramienta. 
• Y los datos son el antídoto contra la improvisación: sin datos, todo se queda en intuiciones y buena voluntad.

Por eso, cuando diseñamos un proyecto desde este enfoque pensamos no solo en “qué contenidos de IA vamos a dar”, también en tres planos simultáneos: qué capacidad queremos construir, cómo va a entrar la IA en el proceso de aprendizaje y qué datos necesitamos para ir regulando el viaje.

Entender para empezar a formar

Imaginemos una organización que se acerca con la petición habitual: “necesitamos formar en IA generativa a X personas”. Bajo el enfoque “Aprende IA, con IA” la conversación cambia desde el minuto uno. En lugar de empezar enseñando el catálogo, lo primero es entender qué capacidad buscan realmente. 

No es lo mismo querer que todo el mundo pierda el miedo y tenga un lenguaje básico, que necesitar que los equipos comerciales incorporen la IA en la preparación de propuestas, o que pretender que los mandos intermedios rediseñen procesos apoyándose en IA.  Estudios recientes de McKinsey confirman que el valor real de la IA solo se captura cuando las empresas rediseñan sus flujos de trabajo y no simplemente cuando despliegan herramientas.

Ese es el primer movimiento: traducir “quiero formación en IA” a “quiero construir esta capacidad concreta”. A partir de aquí entran dos elementos muy Foxize: IA y datos al servicio del propio proceso.

IA que no solo se explica, sino que se usa

Aprender sobre IA sin tocarla es como aprender a nadar en una aula: puedes entender la teoría, pero el día que entras en la piscina empieza la historia de verdad. Por eso, en los proyectos que construimos desde Foxize, la IA no vive solo en las diapositivas. Aparece en cómo la persona recibe recomendaciones, en los recursos que se le sugieren, en cómo se generan ejemplos adaptados a su contexto, en cómo puede practicar y recibir feedback casi en tiempo real.

Ahí es donde entran nuestros Agentes IA, como MyTutor e IAutor. No son un “extra” para hacer la formación más vistosa, sino una pieza central de este enfoque. Tal como definen expertos de Google Cloud, los Agentes de IA van más allá de los chatbots: tienen capacidad de razonar y perseguir objetivos para ayudar al usuario.

• MyTutor acompaña a cada persona durante el programa: responde dudas, propone actividades, ayuda a aterrizar ideas en el trabajo real. 
• IAutor facilita la creación y adaptación de contenidos, casos y ejemplos a la realidad de la empresa, en lugar de depender solo de materiales genéricos. 

Mientras el contenido habla de IA, la experiencia entera se apoya en IA. Eso tiene un efecto importante: las personas no solo entienden qué es la IA, sino que empiezan a incorporarla en su forma de aprender y de trabajar. Hay un paso menos entre la teoría y el día a día.

Datos que convierten el programa en un sistema que aprende

El otro ingrediente clave son los datos. Si queremos construir una capacidad, no podemos ir a ciegas. En Foxize esto se concreta en Foxize Data, que aporta una foto honesta del punto de partida y una forma estructurada de seguir la evolución. 

No se trata de acumular dashboards, sino de responder preguntas concretas: desde dónde parte cada colectivo, quién está aprovechando la experiencia y quién se está quedando atrás, en qué procesos se está empezando a usar la IA y con qué resultados, qué barreras aparecen de forma recurrente. Grandes tecnológicas como IBM destacan cómo este enfoque basado en datos es lo que permite pasar de la intuición a una verdadera gestión del talento basada en skills.

Con esa información, el programa deja de ser un tren cerrado y se parece más a un sistema que va ajustándose. Se pueden cambiar rutas, reforzar acompañamiento, redefinir objetivos intermedios. Lo importante no es acertar a la primera, sino estar en posición de corregir con criterio. 

Y aquí es donde “Aprende IA, con IA” cobra todo su sentido: usamos la IA para apoyar el aprendizaje y los datos de ese aprendizaje para refinar el uso de la IA en la organización. Es un bucle.

Qué implica aprender IA con IA para dirección, RRHH y el resto de la organización

Ver la formación en IA desde este prisma también cambia el papel de cada actor. 

Para un comité de dirección, el mensaje deja de ser “vamos a dar un curso que está muy bien” y pasa a ser “vamos a construir una capacidad que debería notarse en estos procesos y en estos indicadores”. La discusión se mueve del terreno del gusto al de la apuesta estratégica: dentro de un año, ¿qué queremos que haya cambiado en nuestra forma de trabajar gracias a la IA?

Para RRHH y L&D, el cambio es igual de profundo. En lugar de gestionar una campaña más dentro del plan de formación, se convierten en quienes orquestan el sistema: definen junto a negocio qué capacidad tiene sentido construir primero, priorizan colectivos, interpretan datos, ajustan el programa. Dejan de ser solo organizadores de cursos para ser gestores de capacidad. 

Y para las personas, la diferencia también se nota: no están solo delante de un contenido más o menos inspirador, sino dentro de un proceso en el que ven cómo la IA les ayuda en su trabajo, y en el que sienten que lo que hacen está conectado con algo más grande que un “formación completada”.

Una forma de hacer las cosas más allá del claim

Como ves, “Aprende IA, con IA” no es un claim decorativo, sino una forma de hacer las cosas: pensar en términos de capacidad, no de evento; usar la IA no solo como tema, sino como herramienta integrada en el propio aprendizaje; apoyarse en datos para diseñar, ajustar y demostrar que algo está cambiando de verdad.

En el próximo artículo iremos un paso más allá y hablaremos de las piezas concretas que componen esa capacidad IA y de cómo las trabajamos desde Foxize: lenguaje compartido, skills y hábitos, procesos, herramientas, datos…